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稿件审核的业务痛点

监管力度加大：面对于内容安全的监管不断加大，从之前的“有即可”，上升为内容风险“可查、可控、可溯”

数据增量：随着整个社会经济的数字化转型，业务数据呈指数级上涨趋势，单一的审核方式无法帮助企业实现“又快又准”的审核效果

政策把控：企业无法做到对于监管政策的准确解读和把控，无法贴合政策制定适合于自身的规则

稿件审核的内容业务痛点

业务适配：企业自身的业务具备多样性和多变性，审核系统一旦把规则固化到算法层面，很难快速应对业务数据的变化

运营优化：内容数据的动态变化使得审核系统的算法模型有可能失效，缺少人机协同的运营手段将导致审核体系存在安全漏洞

稿件审核自然语言处理的信息抽取

信息抽取是将嵌入在文本中的非结构化信息提取并转换为结构化数据的过程，从自然语言构成的语料中提取出命名实体之间的关系，是一种基于命名实体识别更深层次的研究。信息抽取的主要过程有三步：首先对非结构化的数据进行自动化处理，其次是针对性的抽取文本信息，然后对抽取的信息进行结构化表示。信息抽取基本的工作是命名实体识别，而中心在于对实体关系的抽取。

稿件审核的自动化内涵

自动化的广义内涵至少包括以下几点：在形式方面，制造自动化有三个方面的含义：代替人的体力劳动，代替或辅助人的脑力劳动，制造系统中人机及整个系统的协调、管理、控制和优化。在功能方面，自动化代替人的体力劳动或脑力劳动仅仅是自动化功能目标体系的一部分。自动化的功能目标是多方面的，已形成一个有机体系。在范围方面，制造自动化不仅涉及到具体生产制造过程，而是涉及产品生命周期所有过程。